opencv hough變換 代碼閱讀 理解

opencvhough變換代碼閱讀理解OpenCVHough變換代碼閱讀理解Hough變換是一種在圖像處理中常用的技術(shù)，可以用于檢測(cè)圖像中的直線、圓等幾何形狀。OpenCV是一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，提供了豐富的圖像處理函數(shù)和算法，其中也包含了Hough變換的實(shí)現(xiàn)。本文將對(duì)OpenCV中的Hough變換代碼進(jìn)行閱讀和理解，并詳細(xì)介紹其實(shí)現(xiàn)原理和使用方法。首先，我們需要導(dǎo)入OpenCV庫(kù)，并讀取一張圖像用于Hough變換的處理。代碼示例如下：```pythonimportcv2importnumpyasnp#讀取圖像image=cv2.imread("image.jpg")```接下來(lái)，我們將對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，以便更好地進(jìn)行Hough變換。通常情況下，我們會(huì)將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并進(jìn)行邊緣檢測(cè)。這可以通過(guò)OpenCV中的函數(shù)實(shí)現(xiàn)，代碼如下：```python#轉(zhuǎn)換為灰度圖像gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#進(jìn)行邊緣檢測(cè)edges=cv2.Canny(gray,50,150)```在完成圖像預(yù)處理之后，我們可以開(kāi)始進(jìn)行Hough變換了。在OpenCV中，Hough變換可以用于檢測(cè)直線和圓。我們先來(lái)看一下如何使用Hough變換檢測(cè)直線。```python#進(jìn)行Hough直線變換lines=cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)#在原圖上繪制檢測(cè)到的直線forlineinlines:rho,theta=line[0]#計(jì)算直線的端點(diǎn)坐標(biāo)a=np.cos(theta)b=np.sin(theta)x0=a*rhoy0=b*rhox1=int(x0+1000*(-b))y1=int(y0+1000*(a))x2=int(x0-1000*(-b))y2=int(y0-1000*(a))#在圖像上繪制直線cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)```在上述代碼中，我們使用`cv2.HoughLines`函數(shù)進(jìn)行直線檢測(cè)。其中，第一個(gè)參數(shù)是輸入的邊緣圖像，第二個(gè)參數(shù)是距離分辨率，第三個(gè)參數(shù)是角度分辨率，第四個(gè)參數(shù)是閾值，用于篩選檢測(cè)到的直線。函數(shù)返回的是一個(gè)N行2列的數(shù)組，每一行表示一條直線，其中第一列是距離rho，第二列是角度theta。接下來(lái)，我們需要根據(jù)檢測(cè)到的直線參數(shù)，在原圖上繪制檢測(cè)到的直線。這可以通過(guò)計(jì)算直線的端點(diǎn)坐標(biāo)，并調(diào)用`cv2.line`函數(shù)繪制直線來(lái)實(shí)現(xiàn)。除了直線檢測(cè)，Hough變換還可以用于圓檢測(cè)。下面是使用Hough變換檢測(cè)圓的代碼示例：```python#進(jìn)行Hough圓變換circles=cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)#在原圖上繪制檢測(cè)到的圓ifcirclesisnotNone:circles=np.uint16(np.around(circles))forcircleincircles[0,:]:center=(circle[0],circle[1])radius=circle[2]cv2.circle(image,center,radius,(0,255,0),2)```在上述代碼中，我們使用`cv2.HoughCircles`函數(shù)進(jìn)行圓檢測(cè)。其中，第一個(gè)參數(shù)是輸入的灰度圖像，第二個(gè)參數(shù)是檢測(cè)方法，第三個(gè)參數(shù)是像素分辨率，第四個(gè)參數(shù)是兩個(gè)圓之間的最小距離，`param1`和`param2`是用于Canny邊緣檢測(cè)和圓心累加器的閾值。函數(shù)返回的是一個(gè)三維數(shù)組，每一行表示一個(gè)圓，其中第一列是圓心的x坐標(biāo)，第二列是圓心的y坐標(biāo)，第三列是半徑。最后，我們可以將處理后的圖像顯示出來(lái)，并保存到本地文件。示例代碼如下：```python#顯示圖像cv2.imshow("Image",image)cv2.waitKey(0)#保存圖像cv2.imwrite("result.jpg",image)```在上述示例代碼中，我們使用`cv2.imshow`函數(shù)顯示圖像，并使用`cv2.waitKey`等待用戶的按鍵輸入。最后，我們使用`cv2.imwrite`函數(shù)將處理后的圖像保存到本地文件?？偨Y(jié)一下，本文對(duì)OpenC